加拿大一所中學把 AI 素養列為必修，寫進畢業要求

加拿大溫尼伯的一所大學附屬中學，把 AI 素養課程列為全體學生的必修，成為北美少數將這項內容寫進畢業要求的學校。這個決定的意義不只在課表上多了一門課，而在於學校對這項能力的定位發生了改變。

選修與必修之間的差別比表面看起來大。當一門課是選修，選的通常是原本就對這個主題有興趣、家裡也有相關資源的學生——換句話說，最不需要學校介入的那一群。真正在沒有指導的情況下大量使用 AI 的學生，往往不會主動選這門課。把課程改為必修，等於承認這是全體學生都需要的基礎能力，而不是給科技傾向學生的加值選項。

必修化也帶來現實的約束，而這些約束正是它值得參考的地方。第一，必修課需要有課綱，不能靠教師個人熱情設計；學校必須明確定義學生修完之後應該具備什麼能力。第二，必修課需要評量方式，而 AI 素養的評量並不容易——它評的是判斷力，不是操作熟練度。第三，必修課會佔用其他科目的時數，學校必須做出取捨並對外說明。

這三項約束逼出的答案，往往比課程內容本身更有參考價值。當學校被迫寫下「修完之後學生應該會什麼」，模糊的宣示就無處可躲。常見的答案包括：能辨識生成內容中的錯誤與虛構、能說明模型輸出為何帶有偏誤、能判斷哪些任務適合借助工具、能理解自己輸入的資料流向哪裡。這些都是可以被具體檢核的能力。

另一個值得注意的細節是課程放置的位置。把 AI 素養掛在資訊科技課底下，容易讓內容偏向操作教學；掛在語文或社會科學底下，則容易偏向倫理討論而缺乏實作。多數實務經驗指向的解法是兩邊都要有——獨立課程建立基本框架，再由各科在自己的作業要求裡落實。

業界分析人士指出，AI 素養能不能真正成為能力而非概念，關鍵在於它是否進入評量。沒有被評量的內容，在升學壓力下通常會被自然排擠。

對台灣的學校而言，直接照搬必修架構未必可行，但這個案例提供了一個可操作的中間路徑：先在校內定義出一份「畢業前應具備的 AI 判斷能力」清單，再回頭檢查現有課程能覆蓋多少。缺口在哪裡，就知道該補在哪裡。